SSブログ

これは使えるかも! Kruskal-Wallis検定 [ノンパラメトリック検定]

マイ・ブームはノンパラです。忘れないうちに、Kruskal-Wallis検定についてまとめます。
*統計の専門家でない上、ノンパラメトリック検定は、ほとんど使ったことがありません。
 不正確な内容が含まれていると思います。ご容赦ください。

社会調査系の研究において、デモグラ×質問項目(順序尺度or心理学の間隔尺度)のクロスを検討する場合があります。
例 A地区、B地区、C地区×地区への愛着(1全くそう思わない-5非常にそう思う)
その場合は、χ2乗検定を行うと、順序情報を無視してしまうので、有効ではないことが指摘されています(内田, 1997)。←χ2乗やってた。反省!
↑分析する前に内田(1997)を読んでおけよ!

■L(3以上)×M(3以上)のクロスの検定
“ノンパラメトリック検定”の“K個の独立サンプルの検定”を行う。
(2×Mのときは、“2個の独立サンプルの検定”を行う)

Kruskal-WallisのH(K)とメディアン(M)について、小野寺・山本(2004)を用いて調べました。

■Kruskal-WallisのH(K)
すべてのデータから順位をつけて、その平均順位×グループのχ2乗を行う。
■メディアン検定
すべてのデータから順位をつけて、メディアン以下とメディアン超に分け、メディアン以下or超×グループのχ2検定を行う。

→Kruskal-Wallis検定は、平均ランクが算出され、グループの順位が数量的にわかり便利。
 尺度を用いた調査で、分散分析ができない(orしたくない)時に、使えそう(ただし多重比較はできません)。

引用文献
・小野寺孝義・山本嘉一郎編, 2004, SPSS辞典 BASE編, ナカニシヤ出版
・内田治, 1997, すぐわかるSPSSによるアンケートの調査・集計・解析, 東京図書


nice!(0)  コメント(0)  トラックバック(0) 
共通テーマ:学問・資格(旧テーマ)

nice! 0

コメント 0

コメントを書く

お名前:
URL:
コメント:
画像認証:
下の画像に表示されている文字を入力してください。

トラックバック 0

この広告は前回の更新から一定期間経過したブログに表示されています。更新すると自動で解除されます。

この広告は180日新規投稿のないブログに表示されます